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視覺(圖像型)火災(zāi)探測需要提取較高質(zhì)量的目標(biāo)紋理特征用于火災(zāi)識(shí)別。本文利用混合高斯模型對(duì)煙霧目標(biāo)進(jìn)行前景提取，并且屏蔽掉非運(yùn)動(dòng)的背景圖像，然后根據(jù)結(jié)果圖像的灰度分布，計(jì)算灰度共現(xiàn)距陣，提取紋理特征。
在對(duì)圖像的研究和應(yīng)用中，人們往往僅對(duì)圖像中的某些部分感興趣。為了辨識(shí)和分析圖像中的目標(biāo)需要將它們從圖像中分離提取出來，在此基礎(chǔ)上才有可能進(jìn)一步對(duì)目標(biāo)進(jìn)行測量以及對(duì)圖像進(jìn)行利用。而紋理是真實(shí)圖像區(qū)域固有的特征之一。一般來說，紋理是由許多相互接近的，互相編織的元素構(gòu)成，并常富有周期性。在視覺火災(zāi)探測
中，紋理特征是火災(zāi)探測的重要參量。本文主要是探討火災(zāi)初期階段，煙霧的圖像紋理特征的提取。由于煙霧的多變性和對(duì)紋理質(zhì)量的要求,在進(jìn)行紋理特征提取之前要對(duì)煙霧圖像區(qū)域進(jìn)行前景提取即分割出煙霧圖像。
圖像差分法是對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)前景提取的一個(gè)有用的方法，它根據(jù)視頻前后兩幀圖像的減運(yùn)算來減去背景。但是由于煙霧形狀斷變化的特性，在對(duì)圖像進(jìn)行減運(yùn)算的時(shí)候，會(huì)丟失掉許多圖像的有用信息。本文利用高斯模型來對(duì)煙霧目標(biāo)進(jìn)行前景提取，提取煙霧目標(biāo)同時(shí)屏蔽掉所有的非運(yùn)動(dòng)的背景信息，然后對(duì)結(jié)果圖像進(jìn)行紋理特征的提取。
在對(duì)圖像的研究和應(yīng)用中，人們往往僅對(duì)圖像中的某些部分感興趣。為了辨識(shí)和分析圖像中的目標(biāo)需要將它們從圖像中分離提取出來，在此基礎(chǔ)上才有可能進(jìn)一步對(duì)目標(biāo)進(jìn)行測量以及對(duì)圖像進(jìn)行利用。而紋理是真實(shí)圖像區(qū)域固有的特征之一。一般來說，紋理是由許多相互接近的，互相編織的元素構(gòu)成，并常富有周期性。在視覺火災(zāi)探測
中，紋理特征是火災(zāi)探測的重要參量。本文主要是探討火災(zāi)初期階段，煙霧的圖像紋理特征的提取。由于煙霧的多變性和對(duì)紋理質(zhì)量的要求,在進(jìn)行紋理特征提取之前要對(duì)煙霧圖像區(qū)域進(jìn)行前景提取即分割出煙霧圖像。
圖像差分法是對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)前景提取的一個(gè)有用的方法，它根據(jù)視頻前后兩幀圖像的減運(yùn)算來減去背景。但是由于煙霧形狀斷變化的特性，在對(duì)圖像進(jìn)行減運(yùn)算的時(shí)候，會(huì)丟失掉許多圖像的有用信息。本文利用高斯模型來對(duì)煙霧目標(biāo)進(jìn)行前景提取，提取煙霧目標(biāo)同時(shí)屏蔽掉所有的非運(yùn)動(dòng)的背景信息，然后對(duì)結(jié)果圖像進(jìn)行紋理特征的提取。
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